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[chilipp]

Liebe Schwarmintelligenz,
wir haben ein Ultra Kurz Instrument mit 3 Items ins deutsche übersetzt und sind gerade an der Faktorvalidierung. Hierzu wollten wir in Anlehnung an das Ursprungspaper mittels Messinvarianz zwischen Gruppen überprüfen. Da es sich um ein saturiertes Modell handelt, kommen die Freiheitsgrade nur aus den Restriktionen, sodass beim Konfiguralen Modell noch keine Freiheitsgrade vorliegen. Der Gutachter hat nun kritisch angemerkt, dass dies wenig aussagekräftig sei und Äquivalenz Annahmen zu treffen seien. Das führt zu weit schlechteren Fits und es kann lediglich metrische Messinvarianz angenommen werden. Ich bin gerade ein bisschen überfragt, wie der beste Umgang mit dem Problem ist und wäre für Tipps und Ratschläge wirklich sehr dankbar.
Liebe Grüße

Chi-2- lipp

[Holgonaut]

Hi chilipp,

das Testen der Invarianzen setzt voraus, dass das baseline-Modell fittet. Ansonsten ist sowohl der Differenztest nicht aussage kräftig --außerdem weißt du nicht was ein Test auf Gleichheit bedeutet, wenn nicht klar ist was da auf Gleichheit getestet wird. Wenn z.B. die Grundstruktur misspezifiziert ist, sind die Ladungen verzerrt, und im schlimmsten Fall nichtsagend. Da hilft es dir nicht, dass das "nichts-Sagende" dann über die Gruppen gleich ist.

Wenn du nur 3 items hast und metrische Invarianz findest ist genau das der Fall. Ich hab das mal per Simulation probiert und ein fehlspezifiertes Modell simuliert, dass aber über zwei Gruppen metrische Invarianz hat (also im wahren Modell). Ergebnis war ein n.s. Chi-Quadrattest.

Dein posting ist leider sehr unklar, um mehr zu sagen:
a) Welche Gruppen wurden da verglichen
b) Was bedeutet der Satzteil "dass dies wenig aussagekräftig sei und Äquivalenz Annahmen zu treffen seien"?
c) und zusammenhängend " Das führt zu weit schlechteren Fits" (was genau?) wenn du doch dann von metrischer Invarianz sprichst?

Der sinnvolle Weg ist, das Faktormodell einzubetten in ein Netz mit weiteren Validierungskriterien. Die können latent sein, oder manifest. Ich hab das letztens manifest gemacht mit dem Argument, dass ich ja "mein" entwickeltes Messinstrument bzgl. der Faktorenstruktur testen möchte und nicht die Faktorenstruktur der Validierungskriterien.

Hier findest du das paper, was sicher einige hilfreiche Infos beinhaltet. Relevant ist Study 1

https://www.researchgate.net/publicatio ... ered_study

Solltest du frei downloaden können.

Grüße
Holger

[chilipp]

Lieber Holger,
vielen Dank für die sehr schnelle Antwort, damit hatte ich noch gar nicht gerechnet.
Zu deinen Fragen: a.)Die Gruppen zwischen denen wir unterschieden haben waren einmal Geschlecht (m/w) und in Partnerschaft lebend (ja/nein), da es sich um eine Skala zu family functioning dreht.
b.) leider bleibt es bei der Aussage, dass das konfigurale Modell aufgrund fehlender DF wenig aussagekräftig ist und der Kollege verweist auf https://link.springer.com/article/10.10 ... 21-01554-5 (das ist Open Access) die bei einem 3-item Instrument Äquivalenz Annahmen getroffen haben um Messinvarianzen zu prüfen. Haben hierzu ein tau essentiell äquivalentes Modell gerechnet.
c.) damit wollte ich sagen, dass CFI, RMSEA und SRMR einen schlechteren Fit andeuten, als in meinem "nichts sagenden" Modell
Zugegebenerweise, habe ich mich länger nicht mehr mit Faktorvalidierungen beschäftigt und gerade eins mit nur 3-Items fordert mich da gerade sehr heraus.

Danke aufjedenfall für dein Paper, das finde ich eine ziemlich gute Lösung, wobei ich es für das aktuelle MS wahrscheinlich erstmal bei dem belasse, was wir haben

Liebe Grüße und einen schönen Abend,
Philipp